Google выпустила 3-ю версию модели искусственного интеллекта для прогнозирования погоды WeatherNext. Главным нововведением обновления стало прямое добавление в модель некоторых спутниковых метеорологических данных. Благодаря этому задержка между текущими условиями и новым прогнозом сократилась, а частота прогнозирования увеличилась с одного раза в шесть часов до одного раза в час.
Большинство моделей искусственного интеллекта для прогнозирования погоды основываются на «реанализах», которые объединяют данные из разных источников в единую глобальную картину атмосферы. WeatherNext 3, помимо этого подхода, использует также необработанные спутниковые данные. Пространственное разрешение модели было повышено, модель машинного обучения увеличена, а некоторые процессы изменены для ограничения вычислительной нагрузки. Кроме того, была добавлена отдельная модель, обученная на спутниковых прогнозах осадков, благодаря чему стало возможным предоставлять несколько прогнозов осадков.
При расчёте температуры поверхности и точки росы в определённой точке модель учитывает, находится ли эта точка на суше или на море, а также высоту поверхности. Команда отмечает, что использование этой информации вместе с данными прошлых метеостанций улучшило прогнозы.
Согласно White paper, по сравнению с WeatherNext 2 модель WeatherNext 3 примерно на 5% повысила точность определения условий в верхних слоях атмосферы; это соответствует примерно на шесть часов более длительному периоду точных прогнозов. Для определённых мест точность расчёта температуры поверхности повысилась до 30%. По этим показателям модель в целом также превзошла модель искусственного интеллекта Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).
Вместе с тем сообщается, что в прогнозах на первые шесть часов она показала худшие результаты по некоторым переменным, а на некоторых картах были замечены решётчатые шестиугольные формы. WeatherNext 3 стала источником прогнозных данных в Google Search, Gemini и Maps.
Почему это важно
Объединение спутниковых наблюдений с исходными данными может повлиять на отслеживание быстро меняющихся ситуаций, сокращая временной разрыв между текущими условиями и результатами моделей в прогнозах погоды. Ежечасные обновления означают, что пользователи Google Search, Gemini и Maps получают доступ к более часто обновляемым данным. Вместе с тем рост производительности не распространяется на все показатели: ухудшение результатов за первые шесть часов по некоторым переменным и решётчатые формы, замеченные на некоторых картах, показывают, что результаты нельзя считать более надёжными при любых условиях. Хотя сравнение с моделью искусственного интеллекта ECMWF оказалось положительным, остаётся открытым вопрос о том, в каких условиях использования сохраняется превосходство WeatherNext 3 по разным переменным и в какой степени ограничения влияют на прогнозы, предоставляемые пользователям.
Контекст
Google — не новое имя в архиве FikirPilot: за последние 90 дней мы опубликовали 28 новостей, в которых упоминалось это имя; самая свежая датирована 9 сентября 2026 года.